Thèse (M.Sc.)--Université Laval, 2007. / Bibliogr.: f. [110]-113. Publié aussi en version électronique dans la Collection Mémoires et thèses électroniques.

Th. doct.--Vision par ordinateur--Nice-Sophia Antipolis, 1996. / Bibliogr. p. 199-204. Résumé en anglais et en français. 1996 d'après la déclaration de dépôt légal.

Thèse doct.--Sci. ingénieur--Nice, 1995.

Th. doct.--Informatique temps réel, robotique-automatique--Paris--Éc. natl. supér. mines, 1997. / Bibliogr. p. 159-164. Résumé en anglais et en français. 1997 d'après la déclaration de dépôt légal.

Le calibrage des caméras est l'une des pierres angulaires de la plupart des systèmes de vision artificielle car c'est cette opération qui établit le lien entre le monde physique et l'image. On dispose aujourd'hui de plusieurs techniques bien établies pour réaliser cette opération. Il existe toutefois certaines situations pour lesquelles les techniques usuelles ne sont pas assez précises. C'est le cas notamment des systèmes de vision 3D actifs. Les systèmes dits ``actifs'' disposent d'un mécanisme d'entraînement qui leur permet repositionner leurs caméras en temps réel. Puisque les mesures 3D en vision reposent sur la connaissance de la position relative des caméras, les déplacements de celles-ci à l'intérieur d'un système actif doivent être modélisés et calibrés afin que leur position exacte puisse être mise à jour en continue. Mener à bien ce type de calibrage exige que les déplacements des caméras puissent être mesurés avec une très grande précision. Cette thèse propose une approche pour le calibrage géométrique de caméras qui répond aux besoins en précision des systèmes actifs. L'originalité de cette approche vient du fait qu'elle exploite les propriétés du speckle laser. Les bases théoriques sur lesquelles elle s'appuie sont tirées du domaine de la mesure par speckle (``speckle metrology''). C'est la première fois que les principes de la mesure par speckle sont appliqués au domaine de la vision artificielle. L'intérêt de faire intervenir le speckle laser dans le calibrage est qu'il permet de découpler les composantes en rotation de celles en translation du mouvement des caméras. Dans le contexte des systèmes actifs, ce découplage des deux types de mouvements permet d'atteindre un niveau de précision de calibrage qu'il est impossible d'atteindre avec les approches classiques basées sur l'observation d'une cible de calibrage conventionnelle. Outre le calibrage de systèmes actifs, l'approche proposée peut s'appliquer à d'autres aspects du calibrage de caméras. En particulier, on démontre comment celle-ci peut être utilisée pour calibrer une paire de caméras stéréoscopiques classique. La méthode proposée permet d'obtenir un calibrage dont la précision est équivalente à celle des méthodes conventionnelles tout en offrant deux avantages pratiques importants. Le premier est que le dispositif permettant d'effectuer le calibrage est compact et le second est que le calibrage peut être réalisé sans qu'il ne soit nécessaire d'avoir accès au volume de travail de la paire stéréo. %Outre le calibrage de systèmes actifs, l'approche proposée peut s'appliquer à d'autres aspects du calibrage de caméras. En particulier, on démontre comment celle-ci peut être utilisée pour calibrer une paire de caméras stéréoscopiques classique. La méthode proposée permet d'obtenir un calibrage dont la précision est équivalente à celle des méthodes conventionnelles tout en offrant les avantages pratiques suivant. Le dispositif permettant d'effectuer le calibrage est compact. Le calibrage peut être complété avec moins de manipulations. Enfin, le calibrage peut être réalisé sans qu'il ne soit nécessaire d'avoir accès au volume de travail de la paire stéréo. / Because it establishes the link between image coordinates and the physical world, camera calibration is one of the corner stones of computer vision systems. Several existing techniques can perform this operation, but these are not always accurate enough, depending on circumstances. This is particularly the case for ``active'' 3D systems that incorporate mechanisms to allow real time repositioning of cameras. Since 3D measurements in computer vision rely on the knowledge of the relative camera positions, their exact movements within the active system must be updated in a continuous fashion. Calibrating such systems is only feasible when camera movements can be measured very accurately, which is not possible using current techniques. In this thesis, an original approach is proposed for the geometric camera calibration of active vision systems, based on the theoretical foundations of speckle metrology. It exploits the unique properties of laser speckle to meet the special requirements of active vision systems. It also represents the first use of laser speckle in this field. The main benefit of laser speckle is that it allows the measurement of rotational component of the camera movements independently from its translational component. The ability to perform independent measurements of these two components is what gives this new approach a much improved accuracy compared to conventional techniques based on the use of calibration targets. Besides the calibration of active vision systems, the proposed approach can be applied to other types of vision systems as well. In particular, the thesis shows that the proposed approach can also be applied to calibrate a classical pair of static stereoscopic cameras. The proposed technique show equivalent accuracy compared to conventional techniques while providing two major practical advantages. First, the calibration device is very compact and second, the calibration procedure doesn't require the working area of the stereo pair to be accessed.

L'analyse, la modélisation et la comparaison de la démarche de personnes à l'aide d'algorithmes de vision artificielle a récemment suscité beaucoup d'intérêt dans les domaines d'applications médicales et de surveillance. Il y a en effet plusieurs avantages à utiliser des algorithmes de vision artificielle pour faire l'analyse, la modélisation et la comparaison de la démarche de personnes. Par exemple, la démarche d'une personne peut être analysée et modélisée de loin en observant la personne à l'aide d'une caméra, ce qui ne requiert pas le placement de marqueurs ou de senseurs sur la personne. De plus, la coopération des personnes observées n'est pas requise, ce qui permet d'utiliser la démarche des personnes comme un facteur d'identification biométrique dans les systèmes de surveillance automatique. Les méthodes d'analyse et de modélisation de la démarche existantes comportent toutefois plusieurs limitations. Plusieurs de ces méthodes nécessitent une vue de profil des personnes puisque ce point de vue est optimal pour l'analyse et la modélisation de la démarche. La plupart de ces méthodes supposent également une distance assez grande entre les personnes et la caméra afin de limiter les effets néfastes que la projection de perspective a sur l'analyse et la modélisation de la démarche. Par ailleurs, ces méthodes ne gèrent pas les changements de direction et de vitesse dans les marches. Cela limite grandement les marches pouvant être analysées et modélisées dans les applications médicales et les applications de surveillance. L'approche proposée dans cette thèse permet d'effectuer l'analyse, la modélisation et la comparaison de la démarche de personnes à partir de marches et de points de vue non contraints. L'approche proposée est principalement constituée d'une méthode de rectification du point de vue qui permet de générer une vue fronto-parallèle (vue de profil) de la trajectoire imagée des membres d'une personne. Cette méthode de rectification de la vue est basée sur un modèle de marche novateur qui utilise la géométrie projective pour faire les liens spatio-temporels entre la position des membres dans la scène et leur contrepartie dans les images provenant d'une caméra. La tête et les pieds sont les seuls membres nécessaires à l'approche proposée dans cette thèse. La position et le suivi de ces membres sont automatiquement effectués par un algorithme de suivi des membres développé dans le cadre de cette thèse. L'analyse de la démarche est effectuée par une nouvelle méthode qui extrait des caractéristiques de la démarche à partir de la trajectoire rectifiée des membres. Un nouveau modèle de la démarche basé sur la trajectoire rectifiée des membres est proposé afin de permettre la modélisation et la comparaison de la démarche en utilisant les caractéristiques dynamiques de la démarche. L'approche proposée dans cette thèse est premièrement validée à l'aide de marches synthétiques comprenant plusieurs points de vue différents ainsi que des changements de direction. Les résultats de cette étape de validation montrent que la méthode de rectification de la vue fonctionne correctement, et qu'il est possible d'extraire des caractéristiques de la démarche valides à partir de la trajectoire rectifiée des membres. Par la suite, l'analyse, la modélisation et la comparaison de la démarche de personnes sont effectuées sur des marches réelles qui ont été acquises dans le cadre de cette thèse. Ces marches sont particulièrement difficiles à analyser et à modéliser puisqu'elles ont été effectuées près de la caméra et qu'elles comportent des changements de direction et de vitesse. Les résultats d'analyse de la démarche confirment que les caractéristiques de la démarche obtenues à l'aide de la méthode proposée sont réalistes et sont en accord avec les résultats présentés dans les études cliniques de la démarche. Les résultats de modélisation et de comparaison de la démarche démontrent qu'il est possible d'utiliser la méthode proposée pour reconnaître des personnes par leur démarche dans le contexte des applications de surveillance. Les taux de reconnaissance obtenus sont bons considérant la complexité des marches utilisées dans cette thèse. / Gait analysis, modelling and comparison using computer vision algorithms has recently attracted much attention for medical and surveillance applications. Analyzing and modelling a person's gait with computer vision algorithms has indeed some interesting advantages over more traditional biometrics. For instance, gait can be analyzed and modelled at a distance by observing the person with a camera, which means that no markers or sensors have to be worn by the person. Moreover, gait analysis and modelling using computer vision algorithms does not require the cooperation of the observed people, which thus allows for using gait as a biometric in surveillance applications. Current gait analysis and modelling approaches have however severe limitations. For instance, several approaches require a side view of the walks since this viewpoint is optimal for gait analysis and modelling. Most approaches also require the walks to be observed far enough from the camera in order to avoid perspective distortion effects that would badly affect the resulting gait analyses and models. Moreover, current approaches do not allow for changes in walk direction and in walking speed, which greatly constraints the walks that can be analyzed and modelled in medical and surveillance applications. The approach proposed in this thesis aims at performing gait analysis, modelling and comparison from unconstrained walks and viewpoints in medical and surveillance applications. The proposed approach mainly consists in a novel view-rectification method that generates a fronto-parallel viewpoint (side view) of the imaged trajectories of body parts. The view-rectification method is based on a novel walk model that uses projective geometry to provide the spatio-temporal links between the body-part positions in the scene and their corresponding positions in the images. The head and the feet are the only body parts that are relevant for the proposed approach. They are automatically localized and tracked in monocular video sequences using a novel body parts tracking algorithm. Gait analysis is performed by a novel method that extracts standard gait measurements from the view-rectified body-part trajectories. A novel gait model based on body-part trajectories is also proposed in order to perform gait modelling and comparison using the dynamics of the gait. The proposed approach is first validated using synthetic walks comprising different viewpoints and changes in the walk direction. The validation results shows that the proposed view-rectification method works well, that is, valid gait measurements can be extracted from the view-rectified body-part trajectories. Next, gait analysis, modelling, and comparison is performed on real walks acquired as part of this thesis. These walks are challenging since they were performed close to the camera and contain changes in walk direction and in walking speed. The results first show that the obtained gait measurements are realistic and correspond to the gait measurements found in references on clinical gait analysis. The gait comparison results then show that the proposed approach can be used to perform gait modelling and comparison in the context of surveillance applications by recognizing people by their gait. The computed recognition rates are quite good considering the challenging walks used in this thesis.

Lorsque des robots travaillent en équipe, il est avantageux de permettre à ceux-ci de se localiser mutuellement pour faire, par exemple, de la navigation en formation. La résolution de la localisation relative est d'une importance particulière pour des équipes de robots aériens ou sous-marins lorsque ceux-ci opèrent dans des environnements dépourvus de points de repère. Ce problème se complexifie davantage lorsque le système de localisation permet seulement l'utilisation de caméras légères et bon marché. Cette étude présente une solution analytique au problème de localisation relative à six degrés de liberté basée sur des mesures d'angle. Cette solution est intégrée à des filtres probabilistes pour augmenter sa précision. En utilisant deux robots mutuellement observables possédant chacun deux marqueurs et une caméra colinéaires, nous pouvons retrouver les transformations qui expriment la pose du premier dans le référentiel du second. Notre technique se distingue du fait qu'elle nécessite uniquement la mesure de deux paires d'angles, au lieu d'un mélange de mesures d'angles et de distances. La précision des résultats est vérifiée par des simulations ainsi que par des expérimentations concrètes. Suite à des expérimentations à des distances variant entre 3:0 m et 15:0 m, nous montrons que la position relative est estimée avec moins de 0:5 % d'erreur et que l'erreur moyenne sur l'orientation relative est maintenue sous 2:2 deg. Une généralisation approximative est formulée et simulée pour le cas où la caméra de chaque robot n'est pas colinéaire avec les marqueurs de celui-ci. Au-delà de la précision des caméras, nous montrons qu'un filtre non parfumé de Kalman permet d'adoucir l'erreur sur les estimations de la position relative, et qu'un filtre étendu de Kalman basé sur les quaternions peut faire de même pour l'orientation relative. Cela rend notre solution particulièrement adaptée pour le déploiement de flottes de robots à six degrés de liberté comme des dirigeables. / When a team of robots have to collaborate, it is useful to allow them to localize each other in order to maintain flight formations, for example. The solution of cooperative localization is of particular importance to teams of aerial or underwater robots operating in areas devoid of landmarks. The problem becomes harder if the localization system must be low-cost and lightweight enough that only consumer-grade cameras can be used. This paper presents an analytical solution to the six degrees of freedom cooperative localization problem using bearing only measurements. Probabilistic filters are integrated to this solution to increase it's accuracy. Given two mutually observing robots, each one equipped with a camera and two markers, and given that they each take a picture at the same moment, we can recover the coordinate transformation that expresses the pose of one robot in the frame of reference of the other. The novelty of our approach is the use of two pairs of bearing measurements for the pose estimation instead of using both bearing and range measurements. The accuracy of the results is verified in extensive simulations and in experiments with real hardware. In experiments at distances between 3:0 m and 15:0 m, we show that the relative position is estimated with less than 0:5 % error and that the mean orientation error is kept below 2:2 deg. An approximate generalization is formulated and simulated for the case where each robot's camera is not colinear with the same robot's markers. Passed the precision limit of the cameras, we show that an unscented Kalman filter can soften the error on the relative position estimations, and that an quaternion-based extended Kalman filter can do the same to the error on the relative orientation estimations. This makes our solution particularly well suited for deployment on fleets of inexpensive robots moving in 6 DoF such as blimps.

La vision par ordinateur est un domaine qui consiste à extraire ou identifier une ou plusieurs informations à partir d'une ou plusieurs images dans le but soit d'automatiser une tache, soit de fournir une aide à la décision. Avec l'augmentation de la capacité de calcul des ordinateurs, la vulgarisation et la diversification des moyens d'imagerie tant dans la vie quotidienne, que dans le milieu industriel, ce domaine a subi une évolution rapide lors de dernières décennies. Parmi les différentes modalités d'imagerie pour lesquels il est possible d'utiliser la vision artificielle cette thèse se concentre sur l'imagerie infrarouge. Plus particulièrement sur l'imagerie infrarouge pour les longueurs d'ondes comprises dans les bandes moyennes et longues. Cette thèse se porte sur deux applications industrielles radicalement différentes. Dans la première partie de cette thèse, nous présentons une application de la vision artificielle pour la détection du moment de vêlage en milieux industriel pour des vaches Holstein. Plus précisément l'objectif de cette recherche est de déterminer le moment de vêlage en n'utilisant que des données comportementales de l'animal. À cette fin, nous avons acquis des données en continu sur différents animaux pendant plusieurs mois. Parmi les nombreux défis présentés par cette application l'un d'entre eux concerne l'acquisition des données. En effet, les caméras que nous avons utilisées sont basées sur des capteurs bolométriques, lesquels sont sensibles à un grand nombre de variables. Ces variables peuvent être classées en quatre catégories : intrinsèque, environnemental, radiométrique et géométrique. Un autre défit important de cette recherche concerne le traitement des données. Outre le fait que les données acquises utilisent une dynamique plus élevée que les images naturelles ce qui complique le traitement des données ; l'identification de schéma récurrent dans les images et la reconnaissance automatique de ces derniers grâce à l'apprentissage automatique représente aussi un défi majeur. Nous avons proposé une solution à ce problème. Dans le reste de cette thèse nous nous sommes penchés sur la problématique de la détection de défaut dans les matériaux, en utilisant la technique de la thermographie pulsée. La thermographie pulsée est une méthode très populaire grâce à sa simplicité, la possibilité d'être utilisée avec un grand nombre de matériaux, ainsi que son faible coût. Néanmoins, cette méthode est connue pour produire des données bruitées. La cause principale de cette réputation vient des diverses sources de distorsion auquel les cameras thermiques sont sensibles. Dans cette thèse, nous avons choisi d'explorer deux axes. Le premier concerne l'amélioration des méthodes de traitement de données existantes. Dans le second axe, nous proposons plusieurs méthodes pour améliorer la détection de défauts. Chaque méthode est comparée à plusieurs méthodes constituant l'état de l'art du domaine. / Abstract Computer vision is a field which consists in extracting or identifying one or more information from one or more images in order either to automate a task or to provide decision support. With the increase in the computing capacity of computers, the popularization and diversification of imaging means, both in industry, as well as in everyone's life, this field has undergone a rapid development in recent decades. Among the different imaging modalities for which it is possible to use artificial vision, this thesis focuses on infrared imaging. More particularly on infrared imagery for wavelengths included in the medium and long bands. This thesis focuses on two radically different industrial applications. In the first part of this thesis, we present an application of artificial vision for the detection of the calving moment in industrial environments for Holstein cows. More precisely, the objective of this research is to determine the time of calving using only physiological data from the animal. To this end, we continuously acquired data on different animals over several days. Among the many challenges presented by this application, one of them concerns data acquisition. Indeed, the cameras we used are based on bolometric sensors, which are sensitive to a large number of variables. These variables can be classified into four categories: intrinsic, environmental, radiometric and geometric. Another important challenge in this research concerns the processing of data. Besides the fact that the acquired data uses a higher dynamic range than the natural images which complicates the processing of the data; Identifying recurring patterns in images and automatically recognizing them through machine learning is a major challenge. We have proposed a solution to this problem. In the rest of this thesis we have focused on the problem of defect detection in materials, using the technique of pulsed thermography. Pulse thermography is a very popular method due to its simplicity, the possibility of being used with a large number of materials, as well as its low cost. However, this method is known to produce noisy data. The main cause of this reputation comes from the various sources of distortion to which thermal cameras are sensitive. In this thesis, we have chosen to explore two axes. The first concerns the improvement of existing data processing methods. In the second axis, we propose several methods to improve fault detection. Each method is compared to several methods constituting the state of the art in the field.

La problématique de cette thèse réside dans l'étude et le maintien de la stabilité dynamique latérale des Véhicules Légers Tout Terrain (VLTT) évoluant en milieu naturel. Elle s'attache plus particulièrement au développement d'indicateurs de risque pour l'aide à la conduite ainsi qu'au développement de systèmes de sécurité actifs dédiés aux VLTT, avec comme cadre expérimental privilégié, l'application à la stabilité latérale des véhicules quadricyles à moteur communément appelés quads. Cette thèse propose des algorithmes de calcul d'un indicateur de risque et de commande globaux, exploitant trois domaines connexes de la robotique : la modélisation, l'observation et la commande. Un modèle dynamique, intégrant les glissements et le comportement du pilote, est d'abord proposé afin de caractériser le renversement latéral de l'engin au travers du calcul et de l'anticipation de Transfert de Charge Latéral (TCL). Des observateurs capables d'estimer en temps réel l'adhérence sont utilisés pour alimenter ce modèle. Enfin une loi commande prédictive permet d'assurer la stabilité latérale de l'engin, validée par de nombreuses expérimentations

Cette thèse présente une méthode de suivi et de classification conjoints en temps réel d'un nombre variable d'objets tels que des piétons et/ou des véhicules, sous conditions d'illumination variables au cours du temps. La méthode retenue entre dans le champ du suivi Multi-Objets par Filtre Particulaire, dont la clé de voûte est l'échantillonnage des particules. Nous examinons deux familles de filtres particulaires : les Filtres Particulaires Partitionnés, et les Filtres Particulaires par Chaîne de Markov (FP MCMC). Nous comparons ensuite leurs performances sur des données de synthèse. Les résultats obtenus montrent la supériorité du Filtre Particulaire MCMC. Un système de suivi et classification conjoints en temps réel d'un nombre variable d'ojets tels que des piétons et/ ou des véhicules, sous illumination variable, est ensuite présenté. La mesure est délivrée par une ou plusieurs caméras statiques. Nous avons délibérément choisi d'alimenter le filtre avec une observation pauvre, reposant uniquement sur une segmentation binaire avant-plan / arrière-plan basée sur un modèle de l'arrière-plan mis à jour en ligne à chaque image. Pour résister aux variations d'illumination, les ombres sont modélisées et le filtre est étendu afin de suivre conjointement le soleil et les objets. Les résultats de suivi et classification en temps réel sont présentés et discutés sur des séquences réelles et sur des séquences de synthèse, impliquant plusieurs catégories d'utilisateurs tels que des piétons, des voitures, des camionettes et des poids lourds.